CHAIN – Cynthia, con tu formación en Matemáticas y tu rol actual como Data Analyst en Honeywell, ¿podrías describirnos cómo es un día típico en tu trabajo y cuál consideras que es la mayor contribución que haces utilizando el análisis de datos en el sector de manufactura?

Inicio mi día con una buena taza de té mientras reviso los correos que llegaron después de mi horario laboral. Al ser Honeywell una empresa global, siempre hay mensajes de colegas en diferentes husos horarios que requieren atención.

Mi rutina continúa con el mantenimiento de dashboards existentes, donde también escucho el feedback y resuelvo dudas de mis clientes internos. Gran parte de mi día lo dedico a avanzar en proyectos en curso: migraciones de dashboards a nuevos sistemas, creación de visualizaciones más eficientes, o automatización de flujos de transformación y carga de datos.

Frecuentemente tengo reuniones para discutir hallazgos con los equipos de compras o ingeniería, donde traducimos los datos en información accionable. Para conocer mejor otras áreas, me involucro activamente en actividades de Responsabilidad Social, lo que me ha ayudado a identificar a quiénes puedo acudir cuando tengo dudas sobre el negocio y también a ser reconocida cuando alguien necesita apoyo en análisis de datos.

En mis tiempos libres dentro de la empresa, me mantengo actualizada sobre tendencias en Machine Learning y Analytics, además de documentar rigurosamente mis procesos técnicos.

Considero que mi mayor contribución está en transformar grandes volúmenes de datos en insights claros que permiten tomar decisiones rápidas y acertadas. Particularmente, me enorgullece haber desarrollado reportes para detectar anomalías en precios de suministros que han optimizado significativamente los costos en manufactura, así como la documentación de procesos técnicos para semiautomatización que ahora utilizan personas de diversas áreas, multiplicando así el impacto positivo de mi trabajo en toda la organización.

CHAIN – Estamos viviendo una época marcada por el avance tecnológico y el boom de la Inteligencia Artificial. Desde tu perspectiva, ¿por qué son tan cruciales los datos en este contexto actual y cómo han transformado la forma en que operan las empresas y las organizaciones?

Estamos viviendo un momento histórico donde hemos migrado de tomar decisiones en base a lo que creemos que sucede, a tomar decisiones verdaderamente informadas con datos concretos sobre el estado actual de nuestras organizaciones. Los datos son el combustible que alimenta toda innovación tecnológica actual, especialmente la inteligencia artificial.

Este cambio de paradigma ha puesto a las organizaciones en un ambiente altamente competitivo: todos estamos persiguiendo métricas similares por sector y evaluando nuestro desempeño comparativo, pero quien logre detectar patrones, tomar decisiones e implementarlas más rápido es quien tendrá mayores oportunidades de mejorar su posición en el mercado.

Entender esta realidad nos está llevando a ser más organizados con nuestra información crítica, estableciendo una única fuente de verdad para que todos los departamentos operen bajo los mismos objetivos y midan con los mismos instrumentos. Los datos permiten no solo comprender mejor el comportamiento del mercado y del cliente, sino también predecir tendencias y automatizar procesos que antes requerían intervención humana constante.

Lo fascinante es que, con los avances computacionales actuales, almacenar datos es cada vez más accesible gracias a la evolución del cómputo en la nube. Esto democratiza el acceso a la analítica, permitiendo que incluso organizaciones pequeñas puedan implementar una infraestructura básica para sus análisis más importantes. Las empresas que saben aprovechar estos datos están posicionándose a la vanguardia porque pueden tomar decisiones más inteligentes, rápidas y personalizadas en un entorno donde la agilidad marca la diferencia entre liderar o quedar rezagado.

CHAIN – Has tenido experiencia en sectores variados como finanzas, salud y manufactura, además de la investigación en bioinformática. ¿En cuál de estas áreas, o quizás en otra que consideres relevante, ves que el análisis de datos tiene un impacto más profundo y tangible hoy en día, y por qué?

Creo que el análisis de datos tiene potencial transformador en cualquier sector, ya sea industrial (energético, seguridad, logística, economía, o los que ya he trabajado) o en la academia (astronomía, innovación de materiales, diseño de espacios, o bioinformática). Donde haya algún suceso empírico, podemos tomar datos y analizarlos para encontrar patrones significativos.

Sin embargo, hay dos áreas donde veo que están teniendo un impacto extraordinariamente profundo y tangible. Primero, el sector salud, con avances revolucionarios como Alpha Fold para el descubrimiento de nuevos fármacos utilizando IA. Desarrollos que antes tomaban décadas desde el diseño hasta la aprobación del FDA, ahora pueden reducirse a meses gracias a simulaciones realizadas con IA antes de probar las moléculas con más probabilidades de éxito. Mi experiencia en bioinformática me ha mostrado claramente cómo el análisis riguroso de datos puede literalmente salvar vidas, especialmente durante investigaciones como las que vimos con COVID-19, donde el análisis de secuencias genómicas y la modelación de proteínas aceleraron dramáticamente el desarrollo de vacunas en tiempo récord.

En segunda instancia, el área de Interacción Humano-Máquina (Human-Computer Interaction) está tomando una fuerza impresionante. Su objetivo es que la tecnología sea tan accesible para nosotros que ni siquiera percibamos su presencia. Estamos viendo ejemplos fascinantes como interfaces cerebro-computadora que permiten a personas con parálisis controlar dispositivos solo con el pensamiento, o los asistentes de voz que hoy pueden mantener conversaciones sorprendentemente naturales gracias al análisis contextual de datos lingüísticos. También tenemos wearables médicos que monitorean constantemente signos vitales y alertan antes de una crisis, o sistemas de realidad aumentada que superponen información útil sobre nuestro entorno físico en tiempo real.

Quizás uno de los ejemplos más impactantes que he visto son las interfaces adaptativas que se personalizan automáticamente para diferentes usuarios: desde ajustar el tamaño de texto para adultos mayores hasta simplificar menús para quienes tienen dificultades cognitivas. El análisis de datos en este campo está permitiendo que la tecnología se adapte a nosotros, y no al revés. El mayor beneficio es que tiene el potencial de ayudar a personas sin alfabetización digital a acercarse a la tecnología, ya que la curva de aprendizaje será mucho menor. Imaginen un futuro donde no necesitamos aprender a usar la tecnología porque ella ya sabe exactamente cómo interactuar con nosotros.

En última instancia, considero que las disciplinas generalistas, aquellas capaces de unificar varios campos para mejorar la calidad humana, serán las que más podrán beneficiarse de los avances en ciencia de datos. No se trata solo de optimizar procesos o aumentar ganancias, sino de cómo estos datos pueden traducirse en soluciones que realmente impacten positivamente en la vida de las personas.

CHAIN –  Eres parte activa de varias asociaciones y comunidades tecnológicas importantes. ¿Qué valor encuentras en participar en estos grupos y cómo crees que estas conexiones y colaboraciones influyen en el ecosistema tecnológico en México?

¡Tengo historia con las comunidades! Todo empezó durante mi carrera (Licenciatura en Matemáticas), cuando identifiqué que muchas oportunidades no llegaban a los estudiantes por falta de comunicación. Para solucionar esto, fundamos la Comunidad de Estudiantes de Matemáticas (COMEMAT), con el objetivo de buscar oportunidades y espacios de aprendizaje que pudieran impulsar nuestro desarrollo profesional. Esta iniciativa nos llevó a ser voluntarios para el Congreso Nacional de Matemáticas de la Sociedad Matemática Mexicana (SMM), organización con la que profundicé mi relación al descubrir que gracias a ellos existen las Olimpiadas de Matemáticas donde participé de niña. Este involucramiento me abrió puertas a más oportunidades de aprendizaje, networking y estancias extracurriculares que enriquecieron enormemente mi formación.

En cuanto a las comunidades tecnológicas, inicialmente me uní porque, como matemática, sentía algo abrupto incorporarme al ámbito tecnológico. Había (¡y siguen existiendo!) aspectos del mundo del desarrollo que no entendía y me abrumaban bastante. Recordé un consejo crucial de un compañero universitario: “El mejor lugar para aprender es en comunidad”. Tan pronto inicié mis prácticas profesionales, busqué comunidades relacionadas con las tecnologías que más utilizaba: AWS Community Builders y AWS User Groups, (con numerosos recursos de aprendizaje) y Google Women Techmakers (enfocado en la visibilización de mujeres en tecnología) fueron las primeras comunidades tecnológicas a las que me uní.

Participar en estas comunidades ha sido absolutamente crucial para mi crecimiento profesional. Promueven un intercambio constante de ideas, fomentan colaboraciones interdisciplinarias y proporcionan espacios donde se pueden explorar soluciones innovadoras sin miedo al fracaso. En México, esta cultura colaborativa está impulsando fuertemente el desarrollo tecnológico y creando redes que aceleran la adopción de nuevas tecnologías.

Veo en las comunidades una forma de retribuir todo lo que otras personas han aportado a mi desarrollo personal y profesional, una plataforma para pulir mis habilidades blandas, expandir mi red de contactos, y encontrar continuamente espacios profesionales de aprendizaje. En un país con tanto talento como México, estas redes de colaboración son fundamentales para democratizar el conocimiento y crear un ecosistema tecnológico más robusto e inclusivo.

CHAIN –  Mirando hacia el futuro, con la rápida evolución de tecnologías como la Inteligencia Artificial Generativa (IAG), ¿cómo crees que se transformará el panorama laboral en campos relacionados con los datos y la tecnología en los próximos años? ¿Qué consejos darías para prepararse?

En los campos relacionados con los datos y la tecnología, creo que la IAG, en su fase madura, democratizará el uso de los datos de modo similar a como los programas no-code han ayudado a personas sin fuertes habilidades técnicas a construir productos. La Inteligencia Artificial Generativa está revolucionando completamente el panorama laboral y veo en esto una oportunidad extraordinaria para que las áreas no tecnológicas y las de tecnología tengan una relación más estrecha, haciendo que la comunicación entre ambos equipos sea mucho más fluida.

Creo que veremos cada vez más automatización en tareas repetitivas y un aumento significativo en la demanda de habilidades creativas, analíticas y de interpretación profunda. Las herramientas que hoy requieren conocimiento especializado se volverán más accesibles, permitiendo que profesionales de diversos campos aprovechen el poder de los datos sin necesidad de dominar complejos lenguajes de programación.

Como recomendación, lo que realmente podrá ayudarnos es trabajar en nuestro data literacy o alfabetización de datos. No tienes que ser un genio en matemáticas o una eminencia en Machine Learning para aprovechar su potencial. Lo más relevante es saber interpretar el significado de las métricas, comprender visualizaciones y tomar accionables apropiados basados en lo que vemos.

Mi consejo sería cultivar una mentalidad de aprendizaje continuo, adaptarse rápidamente a nuevos paradigmas y fortalecer habilidades en áreas como el pensamiento crítico, la creatividad y la ética en tecnología. Mantenernos curiosos y dispuestos a aprender constantemente. Y, sobre todo, nunca perder de vista el contexto de negocio en el que todo esto está inmerso, porque al final del día, la tecnología debe servir a propósitos humanos y organizacionales concretos, no ser un fin en sí misma.

CHAIN –  Tu formación sólida en Matemáticas te da una base técnica fuerte. Sin embargo, ¿qué papel crees que juegan las llamadas “habilidades suaves” —como la comunicación, la empatía o la capacidad de trabajo en equipo— en el éxito de un profesional hoy en día? ¿Las consideras igual de importantes que las habilidades técnicas?

Absolutamente. Creo que las habilidades técnicas y las habilidades blandas tienen la misma relevancia. Me atrevería a decir, incluso, que hay ocasiones donde las habilidades blandas tienen más peso en el éxito profesional.

Decimos en mi gremio de matemáticos que de nada te servirá resolver un Problema del Milenio si no sabes comunicar tus resultados. De nada te sirve estar al día en las certificaciones de tecnología en tendencia si no eres capaz de entender al usuario final de tu producto y por qué es que utilizas esas herramientas en primer lugar. En roles como el mío, comunicar hallazgos técnicos de manera clara y empática a stakeholders no técnicos es absolutamente crucial.

Y, aunque la industria tech a veces glorifica al genio solitario, la realidad es que la innovación sostenible surge de equipos diversos que trabajan en armonía. Los problemas actuales trascienden disciplinas y requieren perspectivas múltiples: desde entender el comportamiento humano hasta implementar algoritmos complejos. Por eso es necesario entender nuestro papel dentro del “todo”, y saber qué roles desempeñan tus compañeros de trabajo para poder resolver los sistemas complejos de la sociedad moderna.

Las habilidades para colaborar, escuchar activamente y adaptarse a diferentes perspectivas son claves para que cualquier solución tecnológica realmente funcione en el mundo real. La empatía te permite entender las necesidades reales del usuario; la comunicación efectiva hace que tus ideas brillantes sean comprendidas y valoradas; y el trabajo en equipo multiplica el impacto de tus habilidades técnicas.

En mi experiencia, los profesionales técnicamente brillantes pero con habilidades interpersonales deficientes suelen tener carreras estancadas, mientras que aquellos que logran un balance entre ambas dimensiones son quienes terminan liderando los proyectos más innovadores y de mayor impacto.

CHAIN –  Tu proyecto “La Matemaga” busca hacer la ciencia y las matemáticas accesibles. ¿Cómo conecta esta faceta divulgativa con tu trabajo diario y con tu visión sobre la importancia de que más personas comprendan y utilicen los datos y la tecnología?

¡Me encanta esta pregunta! “La Matemaga” es una extensión natural de mi visión profesional. Inicialmente empecé este proyecto para hacer divulgación de las matemáticas. Muchas cosas en mi campo son fascinantes y merecen ser conocidas por más personas. Por ejemplo, ¿sabías que en un grupo de 23 personas es 50.7% probable que dos personas compartan la misma fecha de cumpleaños? ¿O que el origami tiene aplicaciones en cirugías y también se utiliza para enviar paneles solares al espacio? Explicar cosas contraintuitivas o que en apariencia no parecen relacionadas me encanta. ¡Es como sorprender a la gente con un truco de magia!

Creo firmemente que democratizar el conocimiento técnico permite que más personas entiendan el potencial y las implicaciones de la tecnología y los datos en su vida diaria. Sin embargo, mucha gente cree que tiene aversión a las matemáticas y, en esta confusión, no se permite aprenderlas de maneras diferentes a la escuela tradicional. En este sentido, y dado que orienté mi carrera hacia el mundo de los datos, mi objetivo en este proyecto es facilitar la adquisición de las bases matemáticas para los datos.

Quiero desmitificar la idea de que las matemáticas se reducen a cálculos aritméticos complicados donde nos equivocamos constantemente (¡para eso ya tenemos computadoras!). En realidad, las matemáticas son un lenguaje poderoso que nos permite modelar, entender y dar sentido al mundo. Lo verdaderamente importante no es memorizar fórmulas, sino comprender los conceptos fundamentales y cómo se aplican a situaciones reales. Esta comprensión es la que nos permite aprovechar todo el potencial de las matemáticas como base de las tecnologías y avances que definen nuestra era moderna.

Mi día a día como “traductora de datos” ha transformado radicalmente mi forma de comunicar. Navegar entre perfiles tan diversos, desde ingenieros hasta ejecutivos de ventas, me ha convertido en una especie de puente entre mundos. No me conformo con mostrar gráficos bonitos: mi obsesión es que cada persona entienda exactamente qué significa ese pico en la tendencia o esa anomalía en los datos. Diseño cada visualización pensando: “¿Cómo hago que este directivo tome una decisión en 30 segundos en lugar de 30 minutos?” Porque en el vertiginoso universo corporativo actual, la agilidad para convertir datos en decisiones es casi un superpoder, y mi misión es democratizar ese superpoder para todos en mi organización, independientemente de su nivel técnico.

En definitiva, cuando desciframos la “magia” detrás de los datos y las matemáticas, estamos rompiendo el mayor muro que nos separa de un futuro verdaderamente democrático. Cada vez que alguien dice “¡Vaya, ahora lo entiendo!” después de una de mis explicaciones, no solo estoy ganando una batalla contra la intimidación matemática: estoy contribuyendo a una revolución silenciosa. Porque una sociedad donde todos podamos leer, cuestionar e interpretar datos es una sociedad donde las decisiones, desde políticas públicas hasta qué productos consumimos, dejan de ser monopolio de unos pocos “magos digitales” y se convierten en conversaciones colectivas. Y esa, para mí, es la verdadera magia de “La Matemaga”: transformar lo complejo en accesible no como fin, sino como medio para construir un mundo donde el poder de los datos esté en manos de todos.

CHAIN –  Para concluir, ¿qué mensaje o consejo clave le darías a alguien joven que siente curiosidad por el mundo del análisis de datos o que está pensando en iniciar una carrera en este campo?

Mi consejo principal sería que no teman experimentar y explorar distintas áreas dentro del análisis de datos. El campo es tan amplio y cambiante que siempre hay algo nuevo por aprender, desde la visualización creativa hasta el modelado predictivo o la ingeniería de datos. Esta diversidad te permite encontrar tu propia voz y especialidad dentro del ecosistema.

Recomendaría comenzar con proyectos pequeños pero significativos, basados en temas que genuinamente te apasionen. ¿Te gusta el deporte? Analiza estadísticas de tu equipo favorito. ¿Te preocupa el cambio climático? Hay datasets públicos fascinantes esperando ser explorados. ¡Hasta puedes hacer proyectos que te ayuden a tomar mejores decisiones a ti! Personalmente tengo un dashboard que me ayuda a monitorear mis finanzas personales y con ese dashboard tomo decisiones de cuándo es más responsable adquirir un nuevo compromiso financiero. Cuando trabajas con datos que te importan, el aprendizaje técnico fluye de manera natural y más motivadora.

Además, buscar comunidades y mentores es fundamental para acelerar el crecimiento profesional y personal. Las comunidades te conectan con personas que comparten tus intereses y desafíos, mientras que los mentores pueden ahorrarte meses de prueba y error con unos minutos de orientación precisa. En mi experiencia, el apoyo comunitario ha sido tan valioso como cualquier curso o certificación.

Finalmente, nunca subestimen la importancia de desarrollar una visión ética sobre el uso de los datos, ya que nuestra responsabilidad social es clave en un mundo cada vez más digitalizado. Pregúntate constantemente: ¿este análisis beneficia genuinamente a las personas? ¿Estoy considerando sesgos potenciales? ¿Qué riesgos corremos si no identificamos un sesgo en este modelo y se implementa a gran escala? ¿Cómo afecta mi trabajo a grupos vulnerables?

Y recuerda siempre: detrás de cada número hay una historia humana esperando ser contada. Los mejores analistas de datos no son solo expertos técnicos, sino grandes narradores que traducen complejidades en insights que todos podemos entender y utilizar para mejorar el mundo. ¡Ese es el verdadero poder transformador de los datos!